Il calcolo degli Attributi complessi `e stato effettuato su dati in dominio post-stack. Le tracce utilizzate per la creazione della stack provengono dall’ultima fase di elaborazione, ovvero il recupero delle ampiezze attenua- te dagli array.
Di seguito vengono rappresentati gli attributi sismici calcolati nella zona d’interesse, evidenziata dagli AVO.
Osservando la fase istantanea (fig. 4.2) si nota che tutti e tre i ri- flettori possiedono una notevole continuit`a laterale, questo `e un indicatore positivo perch`e evidenzia una discontinuit`a marcata e continuativa.
Osservando la frequenza istantanea (fig. 4.3) si notano zone con valori bassi, evidenziate dai colori viola, azzurro, blu e in parte anche nero. Co- me specificato al paragrafo precedente questo `e un indicatore positivo se si cerca di individuare zone ricche di gas, che tendenzialmente assorbono le alte frequenze.
In figura 4.4 si osserva invece l’ampiezza di inviluppo, che da una signifi- cativa risposta nelle zone vicine ai riflettori. Da notare che la scala di colori pu`o ingannare l’osservatore, infatti colori come il verde e il giallo indicano comunque una forte risposta dell’attributo. Questo st`a a significare che le tre riflessioni identificate sono dovute a forti e netti cambi di impedenza acustica.
Infine si osserva l’attributo complesso polarit`a apparente (fig. 4.5), mol- to utile nel nostro caso soprattutto per evidenziare il cambio di polarit`a del riflettore R1. Come gi`a notato durante l’analisi AVO, il cambio di polarit`a che interessa il primo riflettore pu`o essere dovuto al passaggio di saturazio- ne delle rocce sottostanti, da gas ad acqua.
Anche nel calcolo degli attributi complessi `e necessario prestare molta attenzione durante l’elaborazione, cercando soprattutto di rimuovere ru- more. Per questo si sono utilizzati i dati gia elaborati per il calcolo degli AVO, e non sono state introdotte operazioni di processing aggiuntive se non lo stacking.
Figura 4.2: Fase Istantanea
Figura 4.4: Ampiezza di Inviluppo
Capitolo 5
Conclusioni
Il lavoro di tesi si `e concentrato sull’elaborazione di un dato sismico ter- restre 2D, con il fine ultimo del calcolo degli attributi sismici pre e post stack.
Il calcolo degli attributi sismici, in particolare degli AVO, richiede che il dato sia ripulito il pi`u possibile da rumore e che le ampiezze del segnale non vengano alterate; quest’ultima `e stata la sfida maggiore e la differenza prin- cipale rispetto all’elaborazione standard la quale pone maggiore attenzione a incrementare la qualit`a della sezione stack e quindi la definizione degli eventi che la compongono, a scapito del significato fisico che le ampiezze del segnale portano.
Riassumiamo di seguito le principali problematiche incontrate e come queste siano state risolte:
• Rumore Esterno: molte tracce erano contaminate da rumore che proveniva da sorgenti esterne come strade, persone vicino alla linea o cavi di alta tensione. Per rimuovere questi disturbi `e stato necessario un lavoro di editing e filtraggio particolare che ha richiesto un attento controllo su tutte le tracce della linea.
Spesso il rumore si sovrapponeva al segnale utile e quindi `e stato necessario eliminare le tracce in questione, riducendo la copertura CDP;
• Irregolarit`a nella copertura CDP: l’utilizzo della sorgente di tipo esplosivo garantisce una forte energizzazione ma non sempre permette
che gli spari vengano eseguiti nei punti stabiliti in fase di progetta- zione (per ovvi motivi legati alla pericolosit`a dell’operazione), quindi le caratteristiche nominali di acquisizione non vengono rispettate, ot- tenendo cos`ı zone con alta copertura e zone di bassa copertura. Le aree su cui `e stata eseguita l’analisi AVO avevano una copertura sufficiente, inoltre per garantire un rapporto segnale rumore maggio- re `e stato calcolato l’AVO anche dopo il CDP binning, ottenendo risultati soddisfacenti.
• Surface Consistence: trattandosi di acquisizioni terrestri, fenome- ni quali accoppiamento dei geofoni con il terreno, differenza di carica esplosiva tra i vari spari o assorbimento da parte di strati superficiali, giocano un ruolo importante soprattutto dal punto di vista delle am- piezze. Essi infatti apportano delle variazioni di ampiezza al segnale che non sono legate alla sua propagazione nel sottosuolo e come tale vanno ad alterare l’informazione fisica che si intende studiare. Per rimuovere tale alterazione del segnale sono state di fondamentale im- portanza le correzioni SCAC (Surface Consistence Amplitude Correc- tion). L’algoritmo consente di stimare statisticamente la componente di ampiezza dovuta al particolare ricevitore o sorgente e correggerla. • Ground-Roll: i dati erano affetti da rumore causato da onde superfi- ciali che si sovrapponevano alle riflessioni. Solitamente l’eliminazione di questo tipo di disturbo viene eseguita tramite filtraggio bidimen- sionale in dominio F-K, ma per preservare le ampiezze si `e deciso di eseguire un filtraggio tempo e offset variante, operazione meno inva- siva e che permette di definire finestre entro le quali il ground-roll ha caratteristiche spettrali differenti dalle riflessioni.
• Topografia e irregolarit`a nel campo di velocit`a superficiale: trattandosi di un’acquisizione terrestre, le quote di sorgenti e ricevito- ri posso variare lungo la linea; inoltre `e necessario definire un campo di velocit`a dello strato superficiale che pu`o essere molto variabile e quindi pu`o creare un disallineamento fra le tracce. Per risolvere que- sto problema sono state applicate le correzioni statiche.
mento possibile delle tracce, sono state applicate anche le correzioni statiche residuali surface consistent, le quali servono a rimuovere in modo stocastico lievi disallineamenti residui.
• Filtro di array di ricevitori: l’utilizzo di array di ricevitori in fa- se di acquisizione permette di filtrare onde sismiche con arrivi molto inclinati che possono causare aliasing spaziale.
Il filtro per`o pu`o attenuare anche ampiezze che arrivano con inclina- zioni diverse da quella normale (a offset zero), andando a compro- mettere proprio quello che si vuole studiare con il calcolo degli AVO, cio`e la variazione di ampiezza del segnale con l’angolo di arrivo. ´
E stato dunque sviluppato un algoritmo che permette di recuperare l’ampiezza attenuata in fase di acquisizione.
Figura 5.1
Oltre agli accorgimenti elencati sopra, sono state eseguite le classiche operazioni di processing che in generale hanno l’obiettivo di rimuovere ru- more ed aumentare la risoluzione.
Il calcolo AVO `e stato eseguito alla fine di ogni step del processing, al fine di monitorare e valutare l’incidenza dell’operazione sulle ampiezze. In gene- rale si `e notato un costante miglioramento dell’attributo e a conferma della
buona riuscita dell’elaborazione non sono stati riscontrati cambiamenti ra- dicali della risposta.
I risultati finali si osservano in figura 5.1, dove viene rappresentata l’im- magine stack con a fianco tutte le immagini degli attributi sismici calcolati. Ogni attributo rappresenta la stessa sezione ma vista da un punto di vista diverso. Questo consente all’interpretatore di osservare il dato in uno spa- zio N dimensionale e di valutare con maggiore sicurezza le probabilit`a che l’esplorazione porti a risultati positivi.
Nel caso specifico gli attributi evidenziano tre riflettori in cui le caratteri- stiche convergono verso una probabile produttivit`a della zona.
Lo sviluppo futuro del lavoro di tesi potrebbe essere l’applicazione di strumenti matematici che a partire da interi volumi di dati, consentano di mappare il comportamento degli attributi sismici e valutino in modo quantitativo l’interazione fra le varie grandezze.
Un esempio pu`o essere l’impiego di Reti Neurali SOM (Sel-Organizing Map) [Kohonen and Maps, 1995].
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